spark 终止 运行_Spark --- 启动、运行、关闭过程

Spark 是一个分布式计算框架，其启动、运行和关闭过程相对较为复杂，以下是一般的启动、运行、关闭过程：

1. 启动Spark集群

启动 Spark 集群之前，需要先进行配置，包括集群的主节点和工作节点的配置、环境变量的设置、各种配置文件的修改等等。一般情况下，可以使用 `start-all.sh` 命令启动 Spark 集群。

2. 编写Spark应用程序

Spark 应用程序通常使用 Scala、Java、Python 等语言编写，然后通过 Spark 提供的 API 进行调用。在编写应用程序时，需要注意一些 Spark 的特性，如 RDD、DataFrame、Dataset 等等。

3. 提交Spark应用程序

在编写好应用程序之后，可以使用 `spark-submit` 命令提交应用程序。在提交应用程序时，需要指定应用程序的主类、依赖库的路径、资源文件的路径等等。

4. 运行Spark应用程序

一旦应用程序被提交，Spark 就会启动应用程序的驱动程序，并在集群中分配任务。在运行过程中，Spark 集群会自动管理任务的调度、数据的分区、内存的管理等等。

5. 关闭Spark应用程序

一旦应用程序运行结束，Spark 会自动终止所有的任务，并回收集群中使用的资源。如果需要手动关闭 Spark 集群，可以使用 `stop-all.sh` 命令。

相关问题

version: '3'services: spark: image: bitnami/spark:latest environment: - SPARK_MODE=master - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_SSL_ENABLED=no - SPARK_HISTORY_SERVER_ENABLED=false - SPARK_WORKER_MEMORY=1g - SPARK_DRIVER_MEMORY=1g - SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1g ports: - 8080:8080 - 7077:7077 - 4040:4040

这是一个Docker Compose的yml文件，它定义了一个名为spark的服务，使用了bitnami/spark:latest镜像，并且暴露了Spark的Web UI端口8080、Spark Master端口7077和Spark Driver端口4040。它还设置了一些环境变量，包括SPARK_MODE指定为master模式、禁用了认证和加密、关闭了SSL和历史记录服务器，并设置了Worker、Driver和Executor的内存为1GB。

spark任务shell运行_spark任务 在spark-shell上能跑，但是在spark-submit上报错

这种情况一般是由于环境变量不同或者依赖包缺失导致的。你可以先检查一下 spark-submit 命令的参数是否正确，包括主类、jar包路径、提交模式等等。另外，建议你在提交任务时指定 --master 参数，指定要使用的 Spark 集群地址。

如果以上问题都没有，可以尝试在提交任务时指定 --conf 参数，将环境变量通过该参数传递进去。比如：

spark-submit \
--class com.example.YourApp \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--conf "spark.executorEnv.PYTHONPATH=$PYTHONPATH" \
your-app.jar

最后，如果以上方法都没有解决问题，可以查看一下报错信息，看看是哪个依赖包缺失或者哪个配置项有误，然后在提交任务时加上相应的参数或者将缺失的依赖包添加到 CLASSPATH 中即可。